AIドラレコで脇見運転を3か月68%削減、買取業の安全運転を変えた5ステップ

最初に効いたのは、AIが危険と判定する行動と、社内で許される行動の線引きを一致させた設計です。「電話は即レス」という長年の文化を「停車後の折り返し」に改め、信号待ちでの通話までながらスマホ扱いとして、安全な場所に停めてからしか電話を取れないと統一しました。検知の仕組みだけを新しくしても、業務側に「ここまでは仕方ない」という余地が残っていれば数字は動きません。業務プロセスの側を書き換えたからこそ、検知結果が例外なしの判断材料として機能したと考えられます。

次に、鮮度の高いうちに映像を挟む運用の型が、指導の性質そのものを変えています。管理者はリスク運転動画が上がってきたら必ず当日中に確認し、ドライバーは次の出勤日までに自分の運転を振り返り、自身のリスク運転動画は100%確認する。この二段構えによって、指導は「後から呼び出して注意する」行為ではなく、同じ映像を一緒に見る作業になりました。カーナビを注視してしまう、つい手がスマホに伸びるといった癖は本人に自覚がないため、客観的な映像を挟む方法でしか本人の認識が更新されない領域です。

三つ目は、検知データに一貫した意味を与えた評価ルールの統一です。30km/hオーバーが1度でイエローカード、同一期間内に2度でレッドカード、40km/hオーバーは一発でレッドカードというように閾値を数値で定義し、脇見運転はさらに厳しく扱ったうえで人事評価にも連動させました。同時に、一定期間のリスク運転・事故ゼロを3か月単位と1年単位で表彰して賞与を出す「飴」の側も導入当初から用意しています。罰則だけでなく評価の両側を同じ基準で運用したことが、抜き打ち検査時代の不公平感を解消したのでしょう。